智能体间通信协议：让多智能体系统具备可调试性的接口契约
深入探讨设计糟糕的智能体间消息契约如何导致生产环境中的多智能体系统出现静默失败，并介绍能够预防这些问题的架构模式、错误信号和版本控制策略。
主体层级问题：多智能体系统中的授权
当智能体 A 创建智能体 B 时，应该应用谁的权限？深入探讨信任如何通过委派链传播，为什么混淆代理攻击在智能体规模下具有毁灭性，以及在生产环境的多智能体部署中防止权限提升的授权模式。
动作空间问题：为什么给 AI Agent 更多工具反而会让表现变差
为 AI Agent 添加更多工具会因为注意力稀释、选择噪声和上下文混淆而降低其性能。了解层级化动作空间和 Agent 即工具（Agent-as-tool）模式如何解决这一问题。
多智能体对话框架：从流水线到会话智能体的范式转移
大多数多智能体系统的失败并非模型故障，而是架构失效。本文将探讨基于对话的智能体框架如何运作、其优势所在，以及为什么无结构的智能体网络会导致错误放大 17 倍。
构建多智能体研究系统：来自生产环境的设计模式
探讨多智能体研究系统的实际构建方式——包括行之有效的架构模式、生产环境中常见的失败模式，以及在控制成本和质量时所需的工程纪律。
为什么多智能体 AI 架构总是失败（以及你应该构建什么）
多智能体 AI 系统在生产环境中的失败率高达 41–87%。本文将探讨为什么并行智能体会导致错误累积、上下文碎片化以及难以调试，并介绍真正有效的更简单架构。
为什么多智能体系统会在接缝处断裂：设计可靠的交接机制
生产环境中的多智能体系统故障往往发生在智能体之间的边界处，而非其内部。本文深入分析了三种主要的故障模式以及防止这些故障的工程模式。
多智能体 LLM 系统为何失败（以及如何构建不失败的系统）
多智能体 LLM 系统在生产环境中 41% 至 87% 的时间会发生故障——其中 79% 的故障源于协作和规范问题，而非模型质量。本文将介绍故障分类及其应对设计。
在生产环境中真正奏效的智能体工程模式
将那些真正用 AI 智能体交付产品的团队，与那些只停留在展示看似令人印象深刻的输出的团队区分开来的因素是：将 TDD 作为一种控制机制，将紧急停止开关置于推理路径之外，以及为什么代码健康是先决条件而非副产品。
AI Agent 的工作原理：架构、规划和失败模式
深入解析 AI Agent 的工作原理——涵盖工具使用、规划模式、反思循环、多 Agent 协作以及实际生产中规划失败的五种方式。
例程与交接：每个可靠多智能体系统背后的两个基本原语
大多数多智能体故障源于管道泄漏，而非模型本身的问题。了解例程和交接这两个简单原语如何为构建可靠的生产级智能体系统提供结构。